CN116030556A - 一种停车位地锁系统及车位共享方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种停车位地锁系统及车位共享方法，包括：识别桩、地锁、业务服务器、算法优化服务器；识别桩包括主板、摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块；主板分别与摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块连接，拉伸装置通过钢缆回拉和释放控制地锁的升起和落下；所述摄像头、雷达用于获取图像和雷达反射信号并传递给主板，主板上设置有CPU和存储芯片用于运行卷积神经网络处理图像和雷达信息，所述主板还用于控制所述拉伸装置的回拉和释放，从而控制地锁的升起和落下。本发明使用分段扫描雷达辅助视频边缘计算，提高识别的正确率；识别桩和地锁通过一根钢缆连接，结构简单，功能可靠；可以通过网络，实现车位共享，进一步提升车位资源的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及智能停车技术领域，具体涉及一种停车位地锁系统及车位共享、车牌识别方法。
背景技术
为了方便车主使用停车位，车锁的应用逐渐普遍，但是现有的车锁存在如下不足：
1.充电桩的充电车位，不应该有蓝牌车去停，但是现有的地锁没有车牌颜色识别的功能；
2.现有的地锁没有车位共享和车位预定功能；
3.现有的地锁设备识别车牌正确率有待提高，容易受到天气、车灯、闪光、阳光反射等干扰，发生不能识别的情况，导致停车场仍然需要人员看守。
因此，需要提供一种新的设备和方法解决上述问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种停车位地锁系统及车位共享方法。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
本发明提供一种停车位地锁系统，包括：识别桩、地锁、业务服务器、算法优化服务器；
所述识别桩包括：主板、摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块；
所述主板分别与摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块连接，所述拉伸装置通过钢缆回拉和释放控制地锁的升起和落下；
所述摄像头、雷达用于获取图像和雷达反射信号并传递给主板，所述主板上设置有CPU和存储芯片用于运行卷积神经网络处理图像和雷达信息，所述主板还用于控制所述拉伸装置的回拉和释放，从而控制地锁的升起和落下；
所述主板通过通讯模块与业务服务器和算法优化服务器连接；
所述业务服务器：用于远程管理，记录地锁的位置、开闭时间段、预定使用信息；
所述算法优化服务器：用于提高卷积网络神经的识别精度；持续收集各地锁系统的车量进出、地锁升降视频和雷达信息；并送入卷积神经网络对其进行训练；进一步提高识别率，降低错误率；并提供远程升级，即将训练后的卷积神经网络推送到指定的识别桩。
进一步的，所述主板安装在识别桩的内部；
所述摄像头安装在所述识别桩前侧上部，所述雷达的探头安装在所述识别桩前侧位于摄像头下方；
所述拉伸装置位于所述识别桩底部，通过钢缆与所述地锁连接；
所述通讯模块安装在识别桩的顶部。
进一步的，所述地锁包括：底座、阻挡件、转轴；
所述阻挡件通过转轴可旋转的安装在所述底座上，所述钢缆带动所述转轴旋转，从而实现阻挡件的升起和落下。
进一步的，所述识别桩的前侧位于摄像头和雷达之间还设置有一补光灯，所述补光灯与主板连接；
所述识别桩的正面还设置有一与主板连接的警示装置，用于进行图像和声音提示。
本发明还提供一种共享停车位的方法，采用上述停车位地锁系统，该方法包括如下步骤：
步骤S1，有车位的车主在业务服务器注册自己可共享的停车位，标明可占用的时间段以及收费；
步骤S2，业务服务器通过端口向APP、第三方服务商提供停车位空闲列表；包括有：位置信息、空闲时段、停车费用、当前停车位相片、充电桩信息；
步骤3，APP和第三方服务商在其他车主查询停车位时，推送空闲共享车位数据至APP前端，车主可输入车牌号选择预定车位；
步骤S4，业务服务器将预定车位的车牌信息推送至对应的识别桩；
步骤S5，当租用车位的车主开车至停车位前时，识别桩获取车牌信息，并与从业务服务器收到的车牌信息进行比对，若车牌信息不匹配则地锁不落下，若车牌信息匹配则降下地锁并开始记录停车时间和离开时间，并发送至业务服务器形成帐单；
步骤S6，使用现有的支付体系，预付或后付，完成此次共享车位交易。
进一步的，步骤S5具体包括如下步骤：
步骤S51，识别桩从业务服务器获取车牌信息并保存在本地；
步骤S52，叠加摄像头和雷达获取的信息，识别到有车辆入库的信息，获取入库车辆包括车牌颜色和号码的车牌信息，并与保存本地的车牌信息进行比对；
步骤S53，识别桩通过拉伸装置控制地锁的落下，让车辆进入停车位，记录入库时间并录像；
步骤S54，识别桩识别到车辆离开，记录离开时间并将地锁升起同时进行录像，然后将进入和离开时间发送给业务服务器形成账单。
进一步的，在步骤S52中，雷达采用三段扫描的方式获取车辆入库和出库信息：
第一段为车入车出检测区；地锁前端2米处至进库线前方0.5米处；通过扫描判断这一区域内是否有较大的雷达反射波发生，并根据时间、距离计算出车入、车出的速度；由此速度判断是否是有车开始进库或者出库；
第二段为地锁的后端至地锁前端0.5米处；当地锁升起时，雷达波反射强度将会有一个由弱到强的变化过程；地锁降下去过程相反；
第三段为识别桩前方20cm至1米处；此时车已经非常靠近识别桩；通过距离计算，得到车尾是否会撞到识别桩的风险；并通过警示装置通知车主。
进一步的，在步骤S52中还包括对颜色识别进行训练和校正；
在地锁的阻挡件上设置一面板，在面板上设置一圆形的四色图片，颜色包括红绿蓝黑，通过对比这四种颜色的正常的RGB数值与不同光照条件下的RGB值的偏差，对车牌颜色进行偏移校准；
同时，图片上是一个加圆，车牌是一个方型；则通过这个圆型有变形，可以计算出摄像头本身变形的参数；在识别车牌方型时，将此变形参数带入，则可以得到更准确的车牌特征。
进一步的，在步骤S52中将摄像头和雷达信息叠加使用，
将视频与雷达信号叠加，共同计算出移动速度、图像放大比例，共同判断是否有车开入，将信息叠加到一定的数量，就可以根据设定的范围认定是否有车辆开入，车辆离开相反。
进一步的，在步骤S52中，还包括通过训练提高识别成功概率，具体包括：将现有识别结果和车辆入库出库的视频一同提交算法优化服务器；判断当前识别结果是否正确；如果正确，则作为正常经验参数递交给算法优化服务器；如果不正确或无法判断是否正确，则人工辅助确认，人工确认后的结果作为修正参数递交给算法优化服务器；最后将最新的参数下发给识别桩。
采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
1.使用分段扫描雷达辅助视频边缘计算，提高识别的正确率；
2.雷达数据形成二维图像与视频一同进行卷积神经元网络算法计算，提高识别的正确率；
3.雷达与视频除识别牌外还能同时识别地锁的放下和升起；
4.识别桩和地锁通过一根钢缆连接，结构简单，功能可靠；
5.算法优化服务器基于的训练优化并支持优化数据的远程下发配置并长期优化，对识别桩的神经网络进行升级；
6.每次进行车牌识别前，都通过地锁上面的标准色卡进行颜色校准，以便提高不同光照或者情景下车牌颜色识别的准确率；
7.通过对已经训练并开始使用的神经网络通过人工辅助进一步提高准确率，从99％提高到99.9％，从而进一步降低错误的概率，真正实现无需人员值守；
8.可以通过网络，实现车位共享，进一步提升车位资源的利用率；
9.采用边缘计算，识别计算在识别桩完成，不需要将车牌图像上传到云端进行计算，避免了因为网络不畅引起的识别异常问题。
附图说明
图1是本发明的识别桩和地锁结构示意图；
图2是本发明的识别桩和地锁原理图；
图3是本发明的雷达分三段进行扫描的示意图；
图4是本发明的雷达三段扫描得到的信号三维矩阵图像；
图5是本发明的摄像头和雷达信号叠加的图像；
图6是本发明的地锁上的色卡示意图；
图7是本发明的共享车位流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
如图1-3所示，一种停车位地锁系统，包括：识别桩、地锁、业务服务器、算法优化服务器；所述识别桩包括：主板、摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块；所述主板分别与摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块连接，所述拉伸装置通过钢缆回拉和释放控制地锁的升起和落下；所述摄像头、雷达用于获取图像和雷达反射信号并传递给主板，所述主板上设置有CPU和存储芯片用于运行卷积神经网络处理图像和雷达信息，所述主板还用于控制所述拉伸装置的回拉和释放，从而控制地锁的升起和落下；所述主板通过通讯模块与业务服务器和算法优化服务器连接；所述业务服务器：用于远程管理，记录地锁的位置、开闭时间段、预定使用信息；所述算法优化服务器：用于提高卷积网络神经的识别精度；持续收集各地锁系统的车量进出、地锁升降视频和雷达信息；并送入卷积神经网络对其进行训练；进一步提高识别率，降低错误率；并提供远程升级，将训练后的卷积神经网络推送到指定的识别桩。
所述主板安装在识别桩的内部；所述摄像头安装在所述识别桩前侧上部，所述雷达的探头安装在所述识别桩前侧位于摄像头下方；所述拉伸装置位于所述识别桩底部，通过钢缆与所述地锁连接；所述通讯模块安装在识别桩的顶部。所述地锁包括：底座、阻挡件、转轴；所述阻挡件通过转轴可旋转的安装在所述底座上，所述钢缆带动所述转轴旋转，从而实现阻挡件的升起和落下。所述识别桩的前侧位于摄像头和雷达之间还设置有一补光灯，所述补光灯与主板连接；所述识别桩的正面还设置有一与主板连接的警示装置，用于进行图像和声音提示。
如图4-7所示，本发明还提供一种共享停车位的方法，采用上述停车位地锁系统，该方法包括如下步骤：
步骤S1，有车位的车主在业务服务器注册自己可共享的停车位，标明可占用的时间段以及收费；
步骤S2，业务服务器通过端口向APP、第三方服务商提供停车位空闲列表；包括有：位置信息、空闲时段、停车费用、当前停车位相片、充电桩信息；
步骤3，APP和第三方服务商在其他车主查询停车位时，推送空闲共享车位数据至APP前端，车主可输入车牌号选择预定车位；
步骤S4，业务服务器将预定车位的车牌信息推送至对应的识别桩；
步骤S5，当租用车位的车主开车至停车位前时，识别桩获取车牌信息，并与从业务服务器收到的车牌信息进行比对，若车牌信息不匹配则地锁不落下，若车牌信息匹配则降下地锁并开始记录停车时间和离开时间，并发送至业务服务器形成帐单；
步骤S6，使用现有的支付体系，预付或后付，完成此次共享车位交易。
在步骤S5中，识别桩获取车牌信息，并与从业务服务器收到的车牌信息进行比对，具体包括如下步骤：
步骤S51，识别桩从业务服务器获取车牌信息并保存在本地；
步骤S52，叠加摄像头和雷达获取的信息，识别到有车辆入库的信息，获取入库车辆包括车牌颜色和号码的车牌信息，并与保存本地的车牌信息进行比对，若车牌信息不匹配则地锁不落下，若车牌信息匹配则进行下一步；
步骤S53，识别桩通过拉伸装置控制地锁的落下，让车辆进入停车位，记录入库时间并录像；
步骤S54，识别桩识别到车辆离开，记录离开时间并将地锁升起同时进行录像，然后将进入和离开时间发送给业务服务器形成账单。
在步骤S52中，雷达采用三段扫描的方式获取车辆入库和出库信息：
第一段为车入车出检测区；地锁前端2米处至进库线前方0.5米处；通过扫描判断这一区域内是否有较大的雷达反射波发生，并根据时间、距离计算出车入、车出的速度；由此速度判断是否是有车开始进库或者出库；
第二段为地锁的后端至地锁前端0.5米处；当地锁升起时，雷达波反射强度将会有一个由弱到强的变化过程；地锁降下去过程相反；
第三段为识别桩前方20cm至1米处；此时车已经非常靠近识别桩；通过距离计算，得到车尾是否会撞到识别桩的风险；并通过警示装置通知车主。
在步骤S52中还包括对颜色识别进行训练和校正；
在地锁的阻挡件上设置一面板，在面板上设置一圆形的四色图片，颜色包括红绿蓝黑，通过对比这四种颜色的正常的RGB数值与不同光照条件下的RGB值的偏差，对车牌颜色进行偏移校准；
同时，图片上是一个加圆，车牌是一个方型；则通过这个圆型有变形，可以计算出摄像头本身变形的参数；在识别车牌方型时，将此变形参数带入，则可以得到更准确的车牌特征。
在步骤S52中将摄像头和雷达信息叠加使用，
将视频与雷达信号叠加，共同计算出移动速度、图像放大比例，共同判断是否有车开入，将信息叠加到一定的数量，就可以根据设定的范围认定是否有车辆开入，车辆离开相反。
在步骤S52中，还包括通过训练提高识别成功概率，具体包括：将现有识别结果和车辆入库出库的视频一起提交算法优化服务器；判断当前识别结果是否正确；如果正确，则作为正常经验参数递交给算法优化服务器；如果不正确或无法判断是否正确，则人工辅助确认，人工确认后的结果作为修正参数递交给算法优化服务器；最后将最新的参数下发给识别桩。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种停车位地锁系统，其特征在于，包括：识别桩、地锁、业务服务器、算法优化服务器；
所述识别桩包括主板、摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块；
所述主板分别与摄像头、雷达、拉伸装置、通讯模块连接，所述拉伸装置通过钢缆回拉和释放控制地锁的升起和落下；
所述摄像头、雷达用于获取图像和雷达反射信号并传递给主板，所述主板上设置有CPU和存储芯片用于运行卷积神经网络处理图像和雷达信息，所述主板还用于控制所述拉伸装置的回拉和释放，从而控制地锁的升起和落下；
所述主板通过通讯模块与业务服务器和算法优化服务器连接；
所述业务服务器用于远程管理，记录地锁的位置、开闭时间段、预定使用信息；
所述算法优化服务器用于提高卷积网络神经的识别精度；持续收集各地锁系统的车量进出、地锁升降视频和雷达信息；并送入卷积神经网络对其进行训练；进一步提高识别率，降低错误率；并提供远程升级，即将训练后的卷积神经网络推送到指定的识别桩。
2.根据权利要求1所述的停车位地锁系统，其特征在于，
所述主板安装在识别桩的内部；
所述摄像头安装在所述识别桩前侧上部，所述雷达的探头安装在所述识别桩前侧位于摄像头下方；
所述拉伸装置位于所述识别桩底部，通过钢缆与所述地锁连接；
所述通讯模块安装在识别桩的顶部。
3.根据权利要求2所述的停车位地锁系统，其特征在于，
所述地锁包括底座、阻挡件、转轴；
所述阻挡件通过转轴可旋转的安装在所述底座上，所述钢缆带动所述转轴旋转，从而实现阻挡件的升起和落下。
4.根据权利要求2所述的停车位地锁系统，其特征在于，
所述识别桩的前侧位于摄像头和雷达之间还设置有一补光灯，所述补光灯与主板连接；
所述识别桩的正面还设置有一与主板连接的警示装置，用于进行图像和声音提示。
5.一种共享停车位的方法，采用权利要求1-4任意一项所述的停车位地锁系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤S1，有车位的车主在业务服务器注册自己可共享的停车位，标明可占用的时间段以及收费；
步骤S2，业务服务器通过端口向APP、第三方服务商提供停车位空闲列表；包括有：位置信息、空闲时段、停车费用、当前停车位相片、充电桩信息；
步骤3，APP和第三方服务商在其他车主查询停车位时，推送空闲共享车位数据至APP前端，车主可输入车牌号选择预定车位；
步骤S4，业务服务器将预定车位的车牌信息推送至对应的识别桩；
步骤S5，当租用车位的车主开车至停车位前时，识别桩获取车牌信息，并与从业务服务器收到的车牌信息进行比对，若车牌信息不匹配则地锁不落下，若车牌信息匹配则降下地锁同时开始记录停车时间和离开时间，并发送至业务服务器形成帐单；
步骤S6.使用现有的支付体系，预付或后付，完成此次共享车位交易。
6.根据权利要求5所述的共享停车位的方法，其特征在于，步骤S5具体包括，具体包括如下步骤：
步骤S51，识别桩从业务服务器获取车牌信息并保存在本地；
步骤S52，叠加摄像头和雷达获取的信息，识别到有车辆入库的信息，获取入库车辆包括车牌颜色和号码的车牌信息，并与保存本地的车牌信息进行比对，若车牌信息不匹配则地锁不落下，若车牌信息匹配则进行下一步；
步骤S53，识别桩通过拉伸装置控制地锁的落下，让车辆进入停车位，记录入库时间并录像；
步骤S54，识别桩识别到车辆离开，记录离开时间并将地锁升起同时进行录像，然后将进入和离开时间发送给业务服务器形成账单。
7.根据权利要求5所述的共享停车位的方法，其特征在于，在步骤S52中，雷达采用三段扫描的方式获取车辆入库和出库信息：
第一段为车入车出检测区；地锁前端2米处至进库线前方0.5米处；通过扫描判断这一区域内是否有较大的雷达反射波发生，并根据时间、距离计算出车入、车出的速度；由此速度判断是否是有车开始进库或者出库；
第二段为地锁的后端至地锁前端0.5米处；当地锁升起时，雷达波反射强度将会有一个由弱到强的变化过程；地锁降下去过程相反；
第三段为识别桩前方20cm至1米处；此时车已经非常靠近识别桩；通过距离计算，得到车尾是否会撞到识别桩的风险；并通过警示装置通知车主。
8.根据权利要求5所述的共享停车位的方法，其特征在于，
在步骤S52中还包括对颜色识别进行训练和校正；
在地锁的阻挡件上设置一面板，在面板上设置一圆形的四色图片，颜色包括红绿蓝黑，通过对比这四种颜色的正常的RGB数值与不同光照条件下的RGB值的偏差，对车牌颜色进行偏移校准；
同时，图片上是一个加圆，车牌是一个方型；则通过这个圆型有变形，可以计算出摄像头本身变形的参数；在识别车牌方型时，将此变形参数带入，则可以得到更准确的车牌特征。
9.根据权利要求5所述的共享停车位的方法，其特征在于在步骤S52中将摄像头和雷达信息叠加使用，
将视频与雷达信号叠加，共同计算出移动速度、图像放大比例，共同判断是否有车开入，将信息叠加到一定的数量，就可以根据设定的范围认定是否有车辆开入，车辆离开相反。
10.根据权利要求5所述的共享停车位的方法，其特征在于，在步骤S52中，还包括通过训练提高识别成功概率，具体包括：将现有识别结果和车辆入库出库的视频一同提交算法优化服务器；判断当前识别结果是否正确；如果正确，则作为正常经验参数递交给算法优化服务器；如果不正确或无法判断是否正确，则人工辅助确认，人工确认后的结果作为修正参数递交给算法优化服务器；最后将最新的参数下发给识别桩。
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